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ALT水平正常的慢性乙型肝炎患者的血清学特征及肝组织病理学分析

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临床肝胆病杂志 2024年第5期40卷 940-945页

作者：刘珊珊陆忠华南京医科大学附属无锡医学中心江苏无锡214000 无锡市第五人民医院肝病科江苏无锡214000

目的分析ALT水平正常的慢性乙型肝炎(CHB)患者的肝组织病理学特点及与血清学指标间的关系。方法收集2018年4月—2021年6月无锡市第五人民医院137例ALT水平正常CHB患者的临床资料,分析肝组织病理与血清学指标间的差异及相关性。计数资料... 详细信息

目的分析ALT水平正常的慢性乙型肝炎(CHB)患者的肝组织病理学特点及与血清学指标间的关系。方法收集2018年4月—2021年6月无锡市第五人民医院137例ALT水平正常CHB患者的临床资料,分析肝组织病理与血清学指标间的差异及相关性。计数资料组间比较采用χ^(2)检验。采用Speraman秩相关进行相关性分析。采用Logistic回归进行多因素分析。结果ALT水平<20 U/L、20~29 U/L、30~40 U/L患者中分别有57.4%、53.4%、75%具有显著炎症坏死(≥G2),63.8%、62.1%、75%具有显著纤维化(≥S2)。HBeAg阳性/阴性、不同水平的血清HBV DNA、不同水平的血清HBV RNA在炎症活动程度分级上差异均有统计学意义(χ^(2)值分别为10.008、6.911、7.946,P值均<0.05);HBeAg阳性/阴性、不同水平的血清HBV RNA在纤维化分期上差异均有统计学意义(χ^(2)值分别为7.996、10.874,P值均<0.05)。肝脏炎症程度及纤维化分期与血清HBV DNA无明显相关性(r_(s)=0.024,P=0.785;r_(s)=0.039,P=0.652),与血清HBV RNA存在显著相关性(r_(s)=0.222,P=0.009;r_(s)=0.187,P=0.029)。多因素分析提示HBeAg阳性是CHB患者肝脏发生炎症坏死(OR=−0.302,95%CI:−1.160~0.386,P=0.002)及纤维化(OR=−0.387,95%CI:−1.160~0.386,P=0.011)的独立危险因素。结论ALT水平正常的CHB患者的肝脏组织存在不同程度的显著炎症坏死及纤维化,HBeAg阳性是这类患者肝脏组织出现显著炎症坏死及纤维化的独立危险因素。

关键词：乙型肝炎病毒丙氨酸转氨酶 HBV DNA HBV RNA 病理学

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基于卷积长短时记忆网络的CPI预测

计算机工程与应用 2022年第9期58卷 256-262页

作者：陈逸东陆忠华中国科学院计算机网络信息中心高性能计算部北京100190 中国科学院大学北京100049

针对消费价格指数(CPI)的预测值滞后于真实值的现象,提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNNLSTM)深度网络的CPI预测模型,预测结果相较于传统方法有较小的均方根误差和平均绝对百分比误差,且预测结果的定向精度和Pearson相关系数显著... 详细信息

针对消费价格指数(CPI)的预测值滞后于真实值的现象,提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNNLSTM)深度网络的CPI预测模型,预测结果相较于传统方法有较小的均方根误差和平均绝对百分比误差,且预测结果的定向精度和Pearson相关系数显著高于传统方法。用卷积神经网络-长短期记忆深度网络学习期货数据的空间特征和时间特征,动态定量预测每日CPI的变化情况。为有效提高深度网络训练的样本数量,对月度CPI数据进行数据增强。通过滑动时间窗口动态训练模型,预测2019年1月至2020年5月CPI变化情况。模型预测CPI取得了较高的准确率,在基于日级别数据进行CPI预测时具有明显优势。

关键词： CPI预测 CNN-LSTM深度网络面板数据数据增强动态预测

基于卷积长短时记忆网络（CNN-LSTM）的CPI预测

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计算机工程与应用 2021年

作者：陈逸东陆忠华中国科学院计算机网络信息中心高性能计算部中国科学院大学

针对消费价格指数(CPI)的预测值滞后于真实值的现象，提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)深度网络的CPI预测模型，预测结果相较于传统方法有较小的均方根误差和平均绝对百分比误差，且预测结果的定向精度和Pearson相关系数... 详细信息

针对消费价格指数(CPI)的预测值滞后于真实值的现象，提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)深度网络的CPI预测模型，预测结果相较于传统方法有较小的均方根误差和平均绝对百分比误差，且预测结果的定向精度和Pearson相关系数显著高于传统方法。首先用卷积神经网络-长短期记忆深度网络学习期货数据的空间特征和时间特征，动态定量预测每日CPI的变化情况。然后，为有效提高深度网络训练的样本数量，对月度CPI数据进行数据增强。最后，通过滑动时间窗口动态训练模型，预测2019年1月至2020年5月CPI变化情况。模型预测CPI取得了较高的准确率，在基于日级别数据进行CPI预测时具有明显优势。

关键词： CPI预测 CNN-LSTM深度网络面板数据数据增强动态预测

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2018年高考生物学江苏卷部分试题释疑

生物学教学 2018年第11期43卷 69-70页

作者：陆忠华江苏省西亭高级中学南通226301

2018年江苏卷中部分试题所考查的知识内容与教材描述有所偏差,造成学生甚至教师在解题时产生疑问。本文对相关试题所考查的知识进行简要解释,指出要培养学生具有生物学基本素养和生命观的能力,教师自身要充实知识储备,研读教参及专业期... 详细信息

2018年江苏卷中部分试题所考查的知识内容与教材描述有所偏差,造成学生甚至教师在解题时产生疑问。本文对相关试题所考查的知识进行简要解释,指出要培养学生具有生物学基本素养和生命观的能力,教师自身要充实知识储备,研读教参及专业期刊拓展知识面。

关键词：高考江苏卷生物学试题释疑

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肝衰竭患者的免疫状态及其免疫调控治疗

中华肝脏病杂志 2017年第9期25卷 641-645页

作者：陆忠华甘建和江南大学附属无锡第五人民医院肝病科 214000 苏州大学附属第一医院感染科 215006

肝衰竭是由多种因素引起的严重肝脏功能损害，导致其合成、解毒、排泄和生物转化等功能发生严重障碍或失代偿，进而出现以凝血机制障碍、黄疸、肝性脑病、腹水等失代偿为主要表现的一组临床症候群。近年来，随着肝衰竭免疫学发病机制研... 详细信息

肝衰竭是由多种因素引起的严重肝脏功能损害，导致其合成、解毒、排泄和生物转化等功能发生严重障碍或失代偿，进而出现以凝血机制障碍、黄疸、肝性脑病、腹水等失代偿为主要表现的一组临床症候群。近年来，随着肝衰竭免疫学发病机制研究深入，“三重打击学说”使得肝衰竭发病机制变得更为清晰。肝衰竭主要的治疗策略包括：阻止肝细胞进一步坏死，促进肝细胞再生，为肝细胞再生创造良好的内环境，积极防治和果断处理各种并发症。掌握肝衰竭患者的免疫状态，选择合适时机早期使用糖皮质激素，可以改善预后，同时减少其不良反应。进一步在不同细胞亚群间建立数量或功能上的平衡及把握某些关键的细胞因子，可能为肝衰竭的免疫调控治疗提供新方向、新靶点。

关键词：肝功能衰竭 T淋巴细胞,调节性免疫状态免疫调控治疗 Th17

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肝功能报告单解读

肝博士 2022年第3期 44-45页

作者：陆忠华陆宇红无锡市第五人民医院感染科

肝病是一种常见的危害性极大的疾病,指发生在肝脏的病变,包括乙肝、丙肝等多种肝病,不仅能导致患者出现恶心、呕吐、肝区疼次(1,2,3)进行计分,5个指标的最低分为5分,最高分为15分,根据计分的多少分为A、B、C三级。(1)肝功能检查(2)病毒... 详细信息

肝病是一种常见的危害性极大的疾病,指发生在肝脏的病变,包括乙肝、丙肝等多种肝病,不仅能导致患者出现恶心、呕吐、肝区疼次(1,2,3)进行计分,5个指标的最低分为5分,最高分为15分,根据计分的多少分为A、B、C三级。(1)肝功能检查(2)病毒标记检测,主要筛查项目为乙肝两对半(乙肝五项),判断是否感染乙肝.

关键词：肝功能检查乙肝五项乙肝两对半肝区报告单肝病计分

RNAscope技术在肝脏疾病组织学研究应用中的价值分析

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中华肝脏病杂志 2020年第4期28卷 365-368页

作者：汤鸿朱颖炜陆忠华南京医科大学附属无锡第二医院病理科无锡214002 南京医科大学附属无锡第二医院消化内科无锡214002 南京医科大学附属无锡第五人民医院肝病科无锡214016

RNAscope是以新型探针设计为优势的新一代原位杂交技术,现正逐步应用于多个研究领域,研究范围亦在不断拓展之中。我国肝病人口基数大,基于组织学生物信息检测及研究评价的需求性大,该技术有独特原位水平的特异性与敏感性,弥补了免疫组... 详细信息

RNAscope是以新型探针设计为优势的新一代原位杂交技术,现正逐步应用于多个研究领域,研究范围亦在不断拓展之中。我国肝病人口基数大,基于组织学生物信息检测及研究评价的需求性大,该技术有独特原位水平的特异性与敏感性,弥补了免疫组织化学与传统原位杂交的技术缺陷。实现多重性及单分子水平检测,可在肝病领域多个方面进行核酸水平的定性、定量分析并与组织原位结合实现可视化评价以凸显"金标准"的价值。现就近年来RNAscope技术在肝脏组织学方面的应用进行综述。

关键词：肝疾病组织学原位杂交 RNAscope

基于超限学习机与随机响应面方法的深度学习超参数优化算法

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高技术通讯 2019年第12期29卷 1165-1174页

作者：孙永泽陆忠华中国科学院计算机网络信息中心北京100190 中国科学院大学北京100049

恰当的超参数设置是决定深度模型性能的关键因素,实现优秀高效的超参数优化算法能够提高深度学习模型的效果,提升模型超参数搜索调优的效率和速度,降低深度学习模型的应用门槛。超参数优化算法的典型代表是贝叶斯优化算法(BOA),此类基... 详细信息

恰当的超参数设置是决定深度模型性能的关键因素,实现优秀高效的超参数优化算法能够提高深度学习模型的效果,提升模型超参数搜索调优的效率和速度,降低深度学习模型的应用门槛。超参数优化算法的典型代表是贝叶斯优化算法(BOA),此类基于代理模型的全局优化算法,相对随机搜索、网格搜索等简单算法理论上具备更好的优化效率。本文提出基于超限学习机(ELM)对超参数空间建立确定性代理模型,并改进随机响应面方法,实现了一种针对深度学习模型的超参数优化算法SurroOpt1。实验表明,本文提出的算法,在深度卷积网络模型超参数优化任务中,相对贝叶斯优化和TPE算法这2种最先进的已知算法,在函数求解次数相同的情况下,具备更好的模型优化效果。

关键词：超参数优化代理模型超限学习机(ELM) 随机响应面法深度学习模型

联合肌皮瓣整复喉咽侧后壁巨大缺损的效果观察

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临床耳鼻咽喉头颈外科杂志 2017年第2期31卷 146-148页

作者：陆忠华诸琦许风雷余姚市人民医院耳鼻咽喉科浙江余姚315400 山东大学第二医院耳鼻咽喉科

喉咽癌患者在被临床诊断时往往原发病灶已经很大,行根治性切除后留下巨大的喉咽部缺损,为保留喉功能需要针对缺损进行整复。临床上使用的整复组织、修复方法很多,各有其优缺点,不能一概而论,目前仍没有一种有效的方法可以修补所有的手... 详细信息

喉咽癌患者在被临床诊断时往往原发病灶已经很大,行根治性切除后留下巨大的喉咽部缺损,为保留喉功能需要针对缺损进行整复。临床上使用的整复组织、修复方法很多,各有其优缺点,不能一概而论,目前仍没有一种有效的方法可以修补所有的手术缺损,但总的原则是用尽量简便的方法整复缺损,重建功能,减小创伤。

关键词：喉咽肿瘤胸大肌肌皮瓣颈阔肌肌皮瓣修复外科手术